- Las iniciativas de IA conllevan precios elevados; además del software, el hardware y los servicios, los datos se convierten en un componente clave en la fijación de costos.
- Los costos de los proyectos de IA pueden reducirse comenzando a pequeña escala, iterando frecuentemente y probando modelos preexistentes.
- Aunque desarrollar un modelo de IA personalizado podría tener un costo inicial más alto, es necesaria una evaluación de costos para comprender a fondo la estructura del equipo, la gestión de datos y el monitoreo continuo.
Debido a que los esfuerzos de IA proporcionan nuevas soluciones en múltiples industrias, han atraído mucha atención en el ámbito de la innovación técnica. Aunque la emoción alrededor de la promesa de la IA es comprensible, es necesario exponer los costos reales asociados con estos planes audaces. Desglosar los costos complejos de los proyectos de IA, que van mucho más allá de las restricciones presupuestarias tradicionales, es donde se encuentra la historia real. Se vuelve crítico comprender tanto los costos observables como los intangibles a medida que las empresas trabajan a través de las complejidades de implementar la IA. El panorama financiero de los programas de IA se ve afectado por cada factor, incluida la complejidad de los datos y la composición del equipo.
Explorando los costos de los proyectos de IA
Los modelos de costos estándar claramente no pueden capturar todo el espectro de cargos cuando se observa más de cerca los costos relacionados con las iniciativas de IA. Este tema recurrente llama la atención sobre la complejidad de los costos de IA, así como la necesidad de los datos como un componente vital. Además de la trinidad convencional de software, hardware y servicios, la complejidad y el volumen de los datos tienen implicaciones financieras sustanciales. Resulta que la preparación, la planificación y la purificación de los datos son variables de costo importantes, lo que resalta la importancia de la asignación de recursos y la planificación.
Para simplificar las cosas, hay 5 factores detrás del costo de la IA
El tipo de software que desea desarrollar. Cualquier herramienta o programa que imite la inteligencia humana tomando decisiones basadas en los datos que procesa se denomina inteligencia artificial.
El grado de inteligencia que desea alcanzar. Las personas a menudo piensan en los avatares holográficos de Blade Runner 2049 y los robots de Boston Dynamics al discutir la inteligencia artificial. En realidad, la mayoría de las soluciones comerciales de IA caen bajo la categoría de IA estrecha, ya que están diseñadas únicamente para realizar tareas específicas.
La cantidad y calidad de los datos que planea proporcionar a su sistema. La calidad de la inteligencia artificial depende del volumen de datos en los que ha sido entrenada; los algoritmos se vuelven más competentes cuanto más datos procesan.
Los modelos de lenguaje grande (LLM), un ejemplo de una herramienta de desarrollo de aplicaciones para IA que ya ha sido entrenada, hacen que el proceso de entrenamiento sea mucho más simple.
El nivel deseado de corrección algorítmica. El tipo de aplicación que utilice y las restricciones que imponga a su solución de IA afectarán directamente qué tan precisos sean sus pronósticos.
El hecho de que los gerentes de proyectos de IA generalmente subestimen el costo total de los sistemas de IA puede tener un gran impacto en su proyecto. El costo total de un proyecto de IA está determinado por una serie de factores. Construir sus propios modelos de IA en lugar de comprarlos es uno de ellos. La ubicación de las pruebas y la aplicación en el mundo real del modelo también debe tenerse en cuenta. Por supuesto, también debe tener en cuenta cada faceta de la ingeniería de datos.
Estrategias para la reducción de costos
Un destello de responsabilidad financiera en medio de la emoción tecnológica lo ofrecen las oportunidades de reducir costos que emergen dentro del laberinto de los gastos de proyectos de IA. El gasto del proyecto se puede mantener bajo control utilizando la metodología "gran idea, pequeño inicio, iteración" como guía. Está claro cuán importante es el alcance del proyecto cuando las iteraciones más pequeñas permiten ajustes rápidos de curso y estrategias de reducción de costos.
Usar y desarrollar un modelo que ha sido construido previamente por otra persona es un método de control de alcance. Será el menos costoso y iterará más rápido. Adelante y úselo si ya está disponible. Una de las mejores formas de comenzar pequeño es de esa manera. Esto explica por qué los modelos base y los LLM son tan populares en este momento. Es económico, itera rápidamente y tiene un período de retorno posible muy corto. Utilizar el modelo de otra persona es por lo tanto una excelente opción si el costo es una consideración para usted y es posible que no tenga mucho dinero.
Por qué fallan los proyectos de IA
La mayoría de los proyectos de IA fallidos se denominan "disparos a la luna" – emprendimientos irrazonablemente ambiciosos impulsados por CIOs y científicos de datos idealistas que quieren "alterar drásticamente las operaciones de décadas de nuestra organización". Este tipo de proyectos pueden tardar una eternidad en terminar, por lo que tiene sentido que eventualmente la alta dirección de una corporación deje de invertir dinero en la esperanza de ver algún valor real.
Una versión muy simple del sistema único que espera construir podría costarle fácilmente unos pocos miles de dólares, mientras que es difícil estimar el costo de crear e implementar un programa de inteligencia artificial sin profundizar en los detalles de su proyecto. Por otro lado, si está considerando utilizar servicios plug-and-play, modelos de ML preentrenados o una prueba de concepto, aún puede comenzar con un presupuesto reducido.
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Aamir Sheikh
Aamir es un periodista tecnológico con casi seis años de experiencia en los sectores de criptomonedas y tecnología. Se graduó de la Universidad MAJ con un MBA en Finanzas y Marketing. Ahora trabaja con Cryptopolitan, donde informa sobre los últimos desarrollos en los mercados de criptomonedas y predicciones de precios.
